KI-gestützte Vorauswahl steigert Brustkrebs-Studien-Teilnahme um 99 % Genauigkeit
In einer bahnbrechenden Entwicklung hat das Memorial Sloan Kettering Cancer Center ein KI-System namens MSK‑MATCH vorgestellt, das die Vorauswahl von Patienten für Brustkrebs‑Klinikalkliniren Studien revolutioniert. Durch die Kombination eines großen Sprachmodells mit einer sorgfältig kuratierten Datenbank zu Onkologie‑Studien und einer suchgestützten Architektur kann MSK‑MATCH automatisch die Eignung von Patienten aus klinischen Texten bestimmen und gleichzeitig nachvollziehbare Erklärungen liefern.
In einer retrospektiven Analyse von 88 518 klinischen Dokumenten, die 731 Patienten aus sechs Brustkrebs‑Studien umfassen, konnte das System 61,9 % der Fälle eigenständig lösen und 38,1 % für eine manuelle Überprüfung markieren. Die KI‑unterstützte Arbeitsweise erreichte dabei eine Genauigkeit von 98,6 %, eine Sensitivität von 98,4 % und eine Spezifität von 98,7 % – Werte, die die Leistung von ausschließlich menschlicher oder ausschließlich KI‑basierter Bewertung gleichwertig oder sogar übertreffen.
Besonders beeindruckend ist die Effizienzsteigerung bei den Fällen, die noch menschliche Kontrolle erfordern. Durch die Vorbefüllung der Eligibility‑Screens mit KI‑generierten Erklärungen sank die Bearbeitungszeit von durchschnittlich 20 Minuten auf lediglich 43 Sekunden. Der Kostenfaktor beläuft sich dabei auf rund 0,96 USD pro Patient‑Studie‑Paar, was die wirtschaftliche Attraktivität dieses Ansatzes unterstreicht.
MSK‑MATCH demonstriert damit, wie KI die Teilnahme an klinischen Studien beschleunigen und gleichzeitig die Qualität der Patienten‑Auswahl sichern kann – ein entscheidender Schritt zur Verbesserung der Krebsforschung und -versorgung.